最新人工智能第三章

人工智能第三章
知识表示与处理方法
3.1概述 3.2逻辑表示法 3.3产生式表示法 3.4语义网络表示法 3.5框架表示法 3.6过程式知识表示
3.1.3 AI对知识表示方法的要求
首先，要求有较强的表达能力和足够的精细程度， 可以从三方面考虑：表示能力；可理解性；自然性。
然后，从知识利用上讲，衡量知识表示方法可以从 以下3个方面考察：便于获取和表示新知识，并以合适 方式与以后知识相连接；便于搜索，在求解问题时，能 够较快地在知识库中找到相关知识；便于推理，要能够 从已有知识中推出需要的答案或结论。
3.4 语义网络表示法
语义网络是知识的一种图解表示，它是由结点和弧线组成。 结点用于表示实体、概念和情况等，弧线用于表示结点 间的关系。语义网络表示由下列4个相关部分组成： 1.词法部分； 2.结构部分； 3.过程部分； 4.语义部分。
3.4.1 语义网络结构
语义网络是知识的有向图表示方法。一个语义网络是由一 些以三元组（结点1，弧，结点2）的图形表示连接而成 的有向图。其结点表示概念事物事件情况等；弧是有方 向和标注的方向体现主次关系，结点1为主，结点2为辅。 弧上的标注表示结点1的属性或结点1和结点2之间的关 系。
（2）关联规则间关系的表示 在知识库（规则库）中某些规则常按牟中国特征组织起 来放在一起，形成某种结构。这样既便于规则库的维护 管理也便于规则的使用。
（a）规则按参数分类 （b）规则的网状结构
3.3.3 产生式系统的推理方式
1.正向推理 从已知事实出发，通过规则库求的结论。正向推理称为
数据驱动方式，也称作自底向上的方式。推理过程是: (1)规则集中规则的前件与数据库中的事实进行匹配，得
2.规则的表示 （1）单个规则的表示
前项有逻辑连接词组成各种不同的前提条件；后项表 示前提条件为真时，应采取的行为或所得的结论。
MYCIN系统中的规则定义为：
<rule>(IF<antecedent>THEN<action>ELSE<action>) 基本部分是关联三元组（<特性-对象-取值>）或一个谓 词加上三元组。
法模块化的知识。
（5）排除自然语言的二义性。 （6）加入必要的常识。
3.2 逻辑表示法
逻辑表示法主要用于定理的自动证明、 问题求解、机器 人学等领域。
逻辑表示学的主要特点是它建立在某种形式逻辑的基础上。 优点：自然；明确：灵活；模块化。
不足：它所表示的知识属于表层知识，不易表达过程性知 识和启发式知识；另外它把推理演算和知识的含义截然 分开，抛弃了表达内容中含有的语义信息，往往使推理 难以深入，特别是当问题比较复杂、系统知识量比较大 的时候，容易产生组合爆炸问题。
通常搜索策略的主要任务是确定选取规则的方式和方法。 选取规则的基本方式有两种：
①不考虑给定问题所具有的特定知识。 ②考虑问题领域可应用的知识。 选取规则的方法为使用匹配。
1.规则的匹配 匹配方式有三种：
（1）索引匹配 对全局数据库GD加索引，再通过映射函数找出相应的规则。
（2）变量匹配 如：符号积分，使用规则：∫udv→uv-∫vdu,而系统实际求积分时， 要查找GD中∫xdy的形式,要求x与u，y与v匹配。
这样一个三元组的图形表示为： R
A→B
3.4.2 二元语义网络的表示
二元语义网络可以用来表示一些涉及变元的简单事实， 其实质还是一个三元组；（R,x,y）。
3.4.3
多元语义网络的表示
语义网络是一种网络结构。从本质上讲，结点之间的连 接是二元关系。如果我们要表示的事实是多元关系，必 须见多元关系转化为二元关系，然后用语义网络表示出 来。必要是还需要在语义网络中增加一些中间结点。具 体来说，多元关系R(x1,x2, …, xn)总可以转成 R(x11,x12) ∧R(x21,x22) ∧…∧R(xn1,xn2)
到匹配的规则集合。 (2)从匹配规则集中选择一条规则作为使用规则。 (3)执行使用规则，将该使用规则后件的执行结果送入数
据库。 重复这个过程直到达到目标。
2.逆向推理 从目标（作为假设）出发，逆向使用规则，找到已知
事实。逆向推理也称目标驱动方式或称自顶向下的方式， 其推理过程如下：
（1）规则集中的规则后件与假设的目标事实进行匹配， 得到匹配的规则集合。
（3）近似匹配 在匹配中，有大部分条件符合或接近符合，则可认为规则匹配。
2.规则的选取 有如下六原则可用于规则的选择：
（1）专用与通用性排序。 （2）规则排序。 （3）数据排序。 （4）规模排序。 （5）就近排序。 （6）按上下文限制将规则分组。
3.3.5 产生式表示的特点
⑴产生式以规则作为形式单元，格式固定，易于表示， 且知识单元间相互独立，易于建立知识库。 ⑵推理方式单纯，适于模拟强驱动特点的智能行为。当 一些新的数据输入时，系统的行为就会发生改变。 ⑶知识库与推理机相分离，这种结构易于修改知识库， 可增加新的规则去适应新的情况，而不会破坏系统的其 他部分。 ⑷易于对系统的推理路径作为解释。
（2）从匹配规则集中选择一条规则作为使用规则。 （3）将使用规则的前件作为新的假设子目标。 重复这个过程，直至各子目标均为已知事实后成功结束。
3.双向推理
又叫混合推理，既自顶向下，又自底向下，从两个方向 做推理，直至某个中间界面上两个方向的结果相符后成 功结束。
3.3.4 产生式规则的选择与匹配
3.3 产生式表示法
3.3.1 产生式系统的组成
控制策略
↙↖
← 产生式规则
全局数据库
3.3.2 产生式系统的知识表示
1.事实的表示 （1）孤立事实的表示 通常用三元组（对象、属性、值）或（关系、对象1、 对象2）表示。当要考虑不确定性时，就要用四元组表 示。 （2）有关联事实的表示 （a）树形结构 MYCIN系统 （b）网状结构 PROSPECTOR系统
3.1.4 知识表示要注意的问题
外部 → 内部 世界 ← 表示（机器内表示的知识）
理解 ↑↓ 生成
描述
事 → 自然 实 ← 语言
表达
建立知识的内部表示是知识表示的具体表现，在建 立内部表示要注意如下问题：
（1）知识的范围和基本知识的确定。 （2）决定哪些知识该清楚表达出来，哪些可以隐含。 （3）知识库的模块化和可理解性，知识检索的效率。 （4）一般模块化的知识易于检索、理解，但也有无